SKILLEMALL.ai

BD 全国高考志愿填报助手

Предоставляет инструменты, связанные с подачей заявок на поступление в вузы, получение данных о прошлых проходных баллах школ и специальностей, предоставление рекомендательной информации и т. д. Примечание: данные прошлых лет являются реальными, данные за текущий 2026 год еще не опубликованы. Для получения полного опыта заранее была создана виртуальная версия на основе данных 2025 года, которая будет своевременно обновляться.

машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«提供高考志愿填报相关工具,获取学校和专业以往的录取分数线,提供推荐信息等。注意:往年的数据都是真实数据,当前2026年的数据还未发布,为提前…»

提供高考志愿填报相关工具,获取学校和专业以往的录取分数线,提供推荐信息等。注意:往年的数据都是真实数据,当前2026年的数据还未发布,为提前获得完整体验,暂时基于2025年数据虚拟了一份,后面会及时更新。

ClawHub Agent Skills автор: Ning Cai v1.0.0 MIT-0 7 файлов тело ≈ 1 678 токенов Открыть источникclawhub.ai проанализирован 27 ч назад

Предоставляет инструменты, связанные с подачей заявок на поступление в вузы, получение данных о прошлых проходных баллах школ и специальностей, предоставление…

Как процесс D 49/100 · Процесс не доведён — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия

ПроцедураИИ и агентытип и темы размечены автоматически по тексту скилла
JSON
Технический рейтинг
B
87/100
безопасность, качество, тесты
Безопасность 60%
100
Качество 40%
67
Прогон на моделях
не было
Процессный рейтинг
D
49/100
Процесс не доведён
Результат и критерий готовности вес 14
0
Входы и предусловия вес 11
0
Ошибки и развилки вес 10
0
три самых слабых из десяти параметров · все десять

Как улучшить

  1. Скажите в description, КОГДА применять скилл («используй, когда…», примеры запросов): это главный сигнал для агента.
Для прогона на моделях — необязательно
  • Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
  • spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.

Находки guard · 0

✓ Критических и высоких находок нет

Просканировано файлов: 7. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.

По спецификации Agent Skills

  • предупреждение name-format name должен быть в kebab-case (строчные буквы, цифры, дефисы)
  • предупреждение description-no-when description не говорит, КОГДА применять скилл (нет "use when / используй когда")

Процессный рейтинг: все десять параметров 49/100

  • 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
  • 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
  • 0Ошибки и развилки. Линейный процесс без обработки сбоев
  • 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
  • 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
  • 40Согласованность. Имя во frontmatter (全国高考志愿填报助手) не совпадает с папкой (gaokao-expert-v)
  • 100Инструменты и файлы. Внешние инструменты не нужны
  • 100Шаги. Шагов: 14
  • 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 1678 токенов
  • 100Повторный запуск. Изменяющих операций нет
  • low Разделов верхнего уровня: 20. Похоже на несколько доменов в одном скилле

Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.

Сигналы качества

  • +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
  • +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
  • +3Длина description 102: рекомендуется 120–800 символов
  • +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
  • +1Лицензия не указана
  • +2Инструкции на одном языке
  • +4Структура: 35 заголовков
  • +3Пошаговые инструкции: 14 пунктов
  • +4Есть примеры (2 блоков кода)
  • +3Все 4 скриптов описаны в инструкциях

База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 67.

Внешние проверки

ClawHub: clean
This skill is a coherent college-admissions API helper, but users should know it saves the required API key locally in a plaintext .env file.
LLM: benign (high) · VirusTotal: · 4 июн. 2026 г.